QA Data Engineer

Propósito del Cargo
Liderar la estrategia, planificación, ejecución y coordinación de las actividades de aseguramiento de calidad relacionadas con la migración tecnológica del Data Lake, garantizando la integridad, calidad, disponibilidad, rendimiento y consistencia de los datos y procesos durante la transición de las plataformas actuales hacia nuevas versiones y ecosistemas tecnológicos.El profesional será responsable de validar procesos de datos de extremo a extremo, asegurar la calidad de la información y minimizar riesgos asociados a la migración de plataformas Big Data.
Responsabilidades Principales:• Diseñar y ejecutar estrategias de pruebas para proyectos de migración tecnológica y modernización de plataformas.• Validar procesos ETL, flujos de integración y pipelines de datos.• Ejecutar pruebas funcionales, de integración, regresión y rendimiento.• Validar la calidad, consistencia e integridad de grandes volúmenes de datos.• Realizar comparaciones y conciliaciones de información entre ambientes origen y destino.• Coordinar actividades de aseguramiento de calidad durante la migración de componentes del Data Lake.• Identificar, documentar y gestionar defectos asociados a procesos de datos.• Automatizar escenarios de prueba para aumentar cobertura y eficiencia.• Participar activamente en iniciativas de mejora continua y aseguramiento de calidad de plataformas Big Data.• Colaborar con equipos de desarrollo, arquitectura, ingeniería de datos y negocio.Requisitos Mínimos• Experiencia en proyectos de migración tecnológica o modernización de plataformas.• Experiencia realizando pruebas sobre ecosistemas Big Data.• Conocimiento de arquitecturas basadas en Hadoop y Spark.• Experiencia validando procesos ETL, pipelines de datos y calidad de información.• Experiencia ejecutando validaciones y conciliaciones de datos entre diferentes plataformas y ambientes.• Conocimiento de metodologías y mejores prácticas de QA enfocadas en datos.
Conocimientos Técnicos• QA y Testing• Pruebas funcionales:• Pruebas de integración.• Pruebas de regresión.• Pruebas de rendimiento.• Pruebas de carga y estrés.• Pruebas de migración de datos.• Data Quality Testing.• Automatización de pruebas.
Herramientas:• Selenium.• Playwright.• Robot Framework.• JMeter.• Postman.• Azure DevOps.• Jenkins o herramientas CI/CD similares.• Datos y Big Data• SQL avanzado.• Python.• Apache Spark.• Hadoop.• Validación de grandes volúmenes de información.• Comparación y conciliación de datos entre ambientes.• Validación de procesos ETL y Data Pipelines.